基于环境星CCD数据的环境植被指数及叶面积指数反演研究

摘要

本研究利用PROSAIL前向模型模拟的植被冠层光谱,在植被指数构造时,引入修正大气、土壤背景影响的蓝、绿波段,构建了避免过早饱和的环境植被指数(Huan Jing Vegetation Index,简称HJVI).本文基于多个典型冬小麦生育期的地面观测数据,建立HJVI-LAI长时间序列反演模型,并对模型进行不同品种间的交叉检验.结果表明,HJVI建立的叶面积指数(Leaf Area Index,简称LAI)反演模型精度优于同类植被指数模型,并具有较好的普适性,能应用于冬小麦遥感多时相长势监测及LAI反演.